수학 방정식을 코드로 변환하는 것은 컴퓨터 솔루션과 관련된 자동화 프로젝트 개발의 일부이지만 동시에 제거되었습니다. 우리는 개발 중인 프로젝트의 요구 사항과 관련하여 수학 방정식의 효율성을 고려해야 합니다. 또한 관련된 데이터와 타이밍으로 방정식을 푸는 해법도 고려해야 합니다. 솔루션 알고리즘에 도달하는 데이터 문제는 감지, 제어 및 가능한 경우 수정되어야 합니다. 정밀 관리는 프로세스의 다양한 단계에서 이루어져야 합니다. 솔루션 프로세스 및 구현 과정에서 발생하는 오류를 감지하고 관리해야 합니다. 이것은 책의 주제이지만 생각

스마트 기술이 거주자의 건강과 웰빙을 보호하기 위해 건물을 설계하고 유지 관리하는 방식을 어떻게 바꿀 수 있는지에 대한 비전 COVID-19는 사회가 생각하고 상호 작용하는 방식을 극적으로 변화시켰습니다. 전 세계적으로 확장된 잠금으로 인해 집에서 일하고, 공부하고, 쇼핑하는 것이 새로운 표준이 되었습니다. 궁극적으로 전염병과 전염병은 주기적이며 밀집된 도시의 중심부에서 계속해서 가장 큰 타격을 입을 것입니다. 따라서 미래의 스마트 도시와 건물은 빠르게 진화하고 전염병 관리, 공중 보건 및 안전의 핵심 기여자로 나서야 합니다.

COVID-19가 스마트 빌딩의 발전을 가속화했지만 이러한 빌딩 트렌드와 혁신은 코로나 이후 새로운 방향으로 나아갈 것입니다. COVID로 인해 스마트 빌딩 혁신 및 변환의 주요 초점은 감염 억제 및 사회적 거리두기였으며, 대체 좌석과 확장된 대기 라인으로 빈 공간이 필요하게 되었습니다. 근무 시간도 시차를 두어 난방, 환기 및 공조(HVAC) 시스템을 더 오랜 시간 동안 가동해야 합니다. 비디오 제공:prxd, 음악 제공:Bensounds 이 기사에서는 이러한 혁신을 활용하여 감염 억제를 넘어 이러한 변화를 지속 가능하

자동화에 대한 디지털 기술의 영향은 1960년대 초 패널 기반 기기 및 컨트롤러 대신에 분산 제어 시스템이 공정 공장에 도입되면서 시작되었습니다. 1960년대 후반에 프로그래머블 로직 컨트롤러의 등장으로 플랜트의 릴레이 기반 시스템을 대체했습니다. 그 이후로 자동화와 디지털 기술은 거의 불가분의 관계가 되었습니다. . 치열한 경쟁, 주주 가치를 창출하기 위해 모든 자원을 보다 효율적으로 사용해야 하는 필요성 등으로 인해 제조 회사는 운영 우수성을 지속적으로 개선할 기회를 포착해야 합니다. 디지털 기술이 성과를 향상시킬 수 있는 엄청

HMI 란 무엇입니까? 인간 기계 인터페이스 , 더 일반적으로 HMI로 알려진, 개인용 컴퓨터가 공장 현장에 도착한 이후로 사용되었습니다. 대부분의 사람들은 프로덕션 환경에서 사용되는 화면으로 생각합니다. 더 넓은 의미에서 그들은 사람과 기계 사이의 UI(사용자 인터페이스)의 한 형태입니다. 따라서 더 나은 질문은 인더스트리 4.0 시대의 HMI는 어떤 모습일까요?입니다. 이 질문에 답하려면 약간의 역사부터 시작해야 합니다. HMI의 원래 기능은 상태를 나타내는 표시등이 포함된 장비를 시작 및 중지하는 것이었습니다. 보다 발전된

IIoT를 정의하려면 먼저 IoT를 정의해야 합니다. 사물 인터넷 (IoT)는 인터넷에 연결된 지능형 장치, 컴퓨터, 모바일 및 응용 프로그램의 네트워크입니다. IoT는 많은 양의 데이터를 수집하여 클라우드에 저장 및 처리하고 이를 최종 사용자와 공유합니다. 산업용 사물 인터넷 (IIoT)는 특히 산업 자동화를 나타내는 IoT의 하위 집합입니다. IIoT는 센서, 액추에이터, PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러)와 같은 자동화 장치를 인터넷은 물론 서로(Machine-to-Machine)에 연결합니다. IoT와 IIoT의 차이점은 무

인공 지능(AI)은 2020년의 가장 큰 유행어 중 하나이며 잠재력을 최대한 활용하기 시작하면서 앞으로 더 인기를 끌 것입니다. 이 주제를 처음 접하는 사람들은 왜 거의 항상 머신 러닝과 함께 인공 지능이라는 개념을 보는지 의아할 것입니다. 그들은 무엇인가? 어떻게 다른가요? 산업 환경에서 어디에 적용할 수 있습니까? 왜 그렇게 중요한가요? 인더스트리 4.0을 통해 등장한 다른 많은 용어와 유사하게 인공 지능과 머신 러닝은 종종 남용되고 잘못 적용되는 것 같습니다. 이 기사는 마케팅 과장 없이 차이점을 명확히 하려고 합니다. AI

인더스트리 4.0의 채택이 기존 기계를 없애는 것을 의미한다는 것은 잘못된 믿음입니다. 먼저 기존 머신 는 이 맥락에서 의미합니다. 이들은 본질적으로 타사 시스템과의 실시간 통신을 지원하지 않는 기계 또는 산업 자산입니다. 즉, 스마트 기계가 아닙니다. . 10년 이상 전에 시작된 모든 산업에는 상당한 레거시 기계 인구가 있습니다. 산업이 오래될수록 레거시 기계의 수도 더 많습니다. 모든 레거시 기계를 스마트 기계로 교체하는 것은 비현실적이고 엄청나게 비쌉니다. 따라서 이러한 기계를 스마트 제조 시스템에 통합하는 것이 매우 중

인더스트리 4.0 및 스마트 제조 . 이 용어는 무엇을 의미합니까? 서로 바꿔서 사용할 수 있나요? 오늘날 제조업이나 산업 자동화 산업에서 이런 유행어가 이런저런 형태로 사용되는 것을 들어본 적이 없는 것은 거의 불가능합니다. 사고 리더, 업계 전문가, 전략가 및 회사 경영진이 적극적으로 논의하는 것처럼 보입니다. 그들은 사명 선언문으로 작성되었으며 많은 회사의 연간 목표의 일부이기도 합니다. 이는 모든 사람이 자신이 무엇인지 정확히 알고 있다는 인상을 줍니다. 그러나 조금 더 깊이 파고들어 사람들에게 그 의미를 묻기 시작하면 그

전력망을 고려하십시오. 그것은 세계의 대부분을 덮고 있습니다. 그것의 존재와 신뢰성은 우리 대부분이 살아 있는 것보다 훨씬 더 오랫동안 현대 세계를 정의했습니다. 우리는 100년 가치의 신기술의 전부는 아니지만 대부분을 그리드에 빚지고 있습니다. 그리드는 복잡한 패턴으로 함께 작동하는 수백만 개의 정교하고 상호 연결된 장치 덕분에 오늘날에만 작동할 수 있습니다. 그러나 제어 지점이 최소화된 중앙 집중식 생성을 위해 구축되었으며 모두 20세기에 뿌리를 둔 개념인 화석 연료에 의존합니다. . 오늘날 전력망이 처음부터 다시 설계된다면

COVID-19는 중국에서 1년 미만 처음 발견되었습니다. . 그 이후로 그것은 전 세계에 빠르게 퍼져 말할 수없는 고통을 초래했습니다. 생명과 생계를 잃었고, 세계 경제는 큰 타격을 받았으며, 세계는 우리의 기억에 없는 유형의 위기를 겪고 있습니다. 고통을 완화하기 위해 필사적인 시도가 이루어지고 있지만 많은 사람들에게 미래는 불확실합니다. 위기는 현재의 의료 전달 시스템에 대한 논쟁을 촉발했습니다. 진행 중인 개발이 어떤 징후라면 사물 인터넷(IoT)이 판도를 바꿀 잠재력이 있습니다. . 이는 임상의가 원격 위치에서 의료 서비

인공 지능 기술, 특히 기계 학습의 사용은 점점 더 혁신적인 도구로 여겨져 왔습니다. 하지만 기계 학습이란 무엇입니까? Francois Chollet이 흥미로운 설명을 제안했습니다. 그의 책 Deep Learning with Python에서 그는 기계 학습(ML)을 새로운 계산 패러다임으로 정의합니다. 기존 컴퓨팅에서 우리는 컴퓨터에 규칙과 데이터를 제공하고 올바른 결과를 기대합니다. 기계 학습을 사용하여 이 순서가 변경됩니다. 우리는 데이터와 결과를 컴퓨터에 제공하고 규칙을 답으로 기대합니다. 이 새로운 컴퓨팅 패러다임은

산업용 사물 인터넷(IIoT)의 광대한 잠재력에 관심이 있는 경우 , 매분 새로운 개발을 따라갈 시간이 없을 수도 있습니다. 수천 개의 IoT 블로그와 뉴스 소스가 있으며 품질은 다양합니다. 많은 사람들이 산업적 측면을 다루지 않습니다. 그래서 우리는 소음 제거를 도울 것입니다. 이번 달. 2020년 7월에 게시된 관련 기사를 찾았습니다. 뉴스 가치가 있거나 유용하거나 흥미로운 것을 찾을 수 있습니다. 다음은 현재 IIoT 세계에 영향을 미치는 최신 뉴스 및 사고 리더십의 예입니다. 의견에 여러분의 생각을 알려주세요. 1. EE

제조업체를 위한 엔터프라이즈 및 제어 시스템 통합을 정의하는 일련의 표준인 ISA95는 1990년대 중반의 제품입니다. 이 시리즈의 이름을 딴 ISA(International Society of Automation)는 다음과 같은 여러 부분으로 구성된 노력의 일환으로 ISA95를 개발했습니다. 이 시리즈는 컴퓨터의 사용이 다양한 산업으로 확대되던 인더스트리 3.0 시대에 시작되었습니다. 곧 컴퓨팅의 힘이 계속해서 가속화되고 다양한 기술이 성숙해지면서 인더스트리 4.0이 탄생했습니다. 인더스트리 4.0은 리더십, 인력, 프로세스

지난 10년 동안 전례 없는 사건이 산업 운영에 어려움을 주었습니다. 물론 최근의 코로나19 팬데믹이 대표적인 사례다. 바이러스가 사회에 미친 영향 외에도 이 바이러스는 업계에서 일하는 기존의 프로세스를 무너뜨렸습니다. 도전에 대처하기 위해 업계는 지속 가능한 비즈니스를 유지하기 위해 상황에 빠르게 대처해야 합니다. 2010년대에는 보다 개인화된 제품 및 서비스에 대한 수요의 변화라는 또 다른 장기적인 혼란이 있었습니다. . 일찍이 이러한 혼란은 각 산업 혁명과 함께 발생했으며 더 빠르게 대응하고 혁신적이고 유연한 프로세스로 마이

자동화의 미래를 생각하는 실무 철학자 대부분의 사람들이 자동화를 생각할 때 처음에는 효율적인 로봇, 공작 기계 및 제어 시스템을 생각할 것입니다. 그런 다음 여전히 생각하고 있다면 이러한 종류의 기술이 사람들에 미치는 영향에 대한 질문으로 넘어갈 수 있습니다. . 직원으로서, 관리자로서, 그리고 궁극적으로 인간으로서 사람입니다. 윤리적 차원 이 바로 여기에 있습니다. 자동화와 이에 대한 중요한 토론이 시작됩니다. 자동화는 새로운 것이 아니며 진공 상태에서 발생하지 않습니다. 역사적으로 그것은 근대 이전에 시작되었으며, 18세

이 비정기적 시리즈에서는 자동화 커뮤니티의 영향을 받는 주제에 대한 선별된 최신 기사를 제공합니다. ISA(International Society of Automation) 회원과 블로그 독자는 광범위한 관심과 전문 지식을 가지고 있으며, 우리는 이러한 매우 다양한 영역에서 나오는 최신 뉴스와 사고 리더십을 조명하는 데 도움이 되고자 합니다. 시리즈의 이 항목은 점점 더 연결되는 세상에서 정보 기술(IT) 및 운영 기술(OT) 팀이 함께 작업해야 하는 증가하는 요구를 다룹니다. 아래 기사는 모두 2020년 8월에 게시되었습니다.

RTLS란 무엇입니까? 실시간 위치 확인 시스템(RTLS)은 효율성, 생산성 및 안전성 향상을 위해 산업계에서 각광받고 있는 실내 측위 시스템의 일종으로, 이러한 시스템을 사용하여 정확한 추적 및 RTLS는 센티미터 수준의 정확도를 달성할 수 있습니다. Markets and Markets는 RTLS 시장이 2018년 318만 6000달러에서 2023년까지 879만 2000달러에 이를 것으로 예측하고 있으며, 이는 연간 복합 성장률 22.5%입니다. . 기존의 GPS 시스템은 GPS 신호가 건축 자재를 통과할 수 없기 때문에 산업 건

1부 디지털화의 원동력은 정확성, 향상된 품질 및 신뢰성에 대한 수요 증가입니다. 시장 역학 관계로 인해 제조 업계는 변화하는 소비자 감정, 사용자 정의 및 더 빠른 배송에 맞게 새로운 제품, 수정된 디자인을 출시해야 했습니다. 로봇은 수십 년 동안 제조 산업의 친구였으며 머신 비전 자체도 마찬가지입니다. 로봇 공학과 머신 비전은 독립적으로 안정성과 기술적 성숙도에 도달했습니다. 최근 개발은 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 데 있어 서로 보완적이었습니다. 이 문서에서는 시각 유도 로봇(VGR)에 대한 몇 가지 통찰력을 설명합니

COVID-19는 전 세계적으로 인공호흡기 기계에 대한 전례 없는 수요를 창출했습니다. 의료 공급업체가 부족을 방지하기 위해 분주하게 움직이면서 다른 회사들도 그들이 할 수 있는 일에 나서고 있습니다. 전 세계의 자동화 전문가들은 COVID-19의 확산을 막기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. ISA(International Society of Automation)는 우리 블로그에 뛰어난 사람들과 프로젝트를 소개할 계획입니다. Pointfar Automation은 최근 인공호흡기 제조를 위한 디지털 트윈 모델을 설계했다고 발표했